Purpose - The purpose of this study is to provide a formalized process of decision making for companies or organizations that need to make various decisions in the age of uncertainty. Therefore, this study aimed to proposes a strategic decision-making approach citing the relatively easily accessible using IPA(important-performance analysis) and SWOT/AHP analysis. Research design, data, and methodology - To be specific, the first step is to derive necessary attributes and conduct IPA. The second step is to subdivide the IPA results into internal strength and weakness factors and the external opportunity and threat factors, hierarchize those factors, and weight them accordingly. The third step is to build a causality model to propose a method of supporting a rational decision making. Results - The foregoing approach seems to facilitate the diversification of decision-making strategies by helping businesses or organizations to measure and analyze the attributes needed for certain decisions. Additionally, the perceived importance and satisfaction (or achievement) usage of those derived attributes can be used as the reference data for SWOT/AHP analysis. Conclusions - The proposed stepwise approach is applicable to businesses or organizations in need of making stepwise decisions in line with their retained competencies in comparison to conventional or intuitive decision-making practices.
The purposes of the study, based on the social comparison theory, were 1) to examine the body image and the body distortion of the late adolescent through the attitudinal and perceptual measurement of the body image and to examine the self-esteem, 2) to examine the difference of the clothing behaviors depending on the level of the body image, the body distortion and the self-esteem, 3) to examine the difference in the clothing behavior, the body image and the self-esteem according to sex. The sampling method was a convenient sampling and the subjects were 137 undergraduate students in Chungnam national University. The results of this study were as follows : The results of analysing the factors to the response of attitudinal body image emerged three factors (appearance interest, weight concern, and body satisfaction). The results of analysing the response of the clothing behavior showed four factors (fashion interest, psychological dependence of clothing, conformity to clothing, and exhibitionism of clothing). The positive group to the body image showed more interest in the fashion and had the tendency of depending on the clothing psychologically, and also showed that the group revealed much exhibitive attitude by using the clothing. The group of perceiving the face rather correctly tends to do the conformity behaviors, but the group distorting the shoulder width wider than tends to reveal more conformity behaviors. The group with the higher self-esteem had little interested in the fashion and also did the conformity behaviors slightly.
기본 주파수 뿐만 아니라 스펙트럼의 형태를 여러 가지 변화시킨 복합음을 이용하여 음색의 유사도에 관한 청취실험을 하였다. 그 결과에서 다차원 척도구성법에 의해 3차원 음색 지각공간을 얻었다. 기본 주파수의 차이는 복합음의 음색을 변화시키는 요인의 하나라는 것을 알 수 있었다.또한 청각계 스펙트럼을 이용하여 음색의 대략적인 지각을 어느 정도 표현할 수 있는가에 대하여 검토하였다. 청각계 스펙트럼 행렬의 작은 특이치를 제외하여 구한 주파수 가중치행렬을 이용하여 재합성한 결과는 실험결과와 거의 일치하였다.
본 연구는 한국어 평음과 기음 대조에 초점을 맞춘 지각 훈련을 통해 한국어 학습자들이 L2 폐쇄음을 대조하는 음향 신호의 지각 가중치를 모국어 값의 방향으로 개선하는지 고찰하였다. 중국어가 모국어인 한국어 학습자 19명과 지각 훈련을 진행한 한국어가 모국어인 교사 2명이 실험에 참가하였다. 사전 테스트 결과에 따라 훈련 집단과 비훈련 집단으로 나누었고, 훈련 집단만 5일 동안 지각 훈련을 진행하였다. 폐쇄음 신호의 지각 가중치를 추정하기 위해 음향 신호를 체계적으로 조작한 자극으로 사전 및 사후 테스트를 시행했다. 개별 학습자들의 테스트 결과에 대해 이분형 로지스틱 회귀 분석을 시행해, 말소리 대조를 지각하는 데에 해당 음향 신호를 사용한 가중치를 추정하는 지각 β 계수 값을 계산하였다. 두 폐쇄음을 구별하는 주요 신호인 F0의 지각 계수에 대해, 훈련 집단은 사전 테스트 대비 사후 테스트에서 평균 0.451의 통계적으로 유의미한 증가를 보인 반면 비훈련 집단은 유의미하지 않은 0.246의 증가를 나타냈다. 그러나 지각 훈련 후 F0 사용의 변화 패턴이 개별 학습자들 간에 다양하게 나타났다.
잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 IT 프로젝트 아웃소싱에서 고객사와 공급사간에 존재하는 인지적 일치점과 차이점에 대하여 고찰하였다. 특히, 고객사 또는 공급사의 주변지식과 거버넌스 방식의 조화가 프로젝트 성과에 미치는 영향에 대한 양측의 관점을 비교하였다. 107개의 IT 프로젝트를 대상으로 각 프로젝트에 참여한 고객사와 공급사 양측을 모두 설문조사하여 비교 분석한 결과, 첫째 양측의 주변지식 중 고객사보다는 공급사의 주변지식이 프로젝트 성과에 대한 긍정적 영향요인이라는 의견이 고객사와 공급사 양측에서 동일하게 제시되었다. 하지만, 이러한 주변지식에 결합되는 통제 방식에 있어서는 양측이 다른 견해를 보였다. 고객사는 과정통제 하에서 공급사 주변지식은 프로젝트 성과에 긍정적 영향을 미친다고 보았지만 공급사는 자신들의 주변지식이 결과통제와 결합될 때 프로젝트 성과에 기여하는 시너지 효과가 발생한다고 보았다. 본 연구에서는 이러한 양측의 인지적 일치점과 차이점에 대한 해석을 제공하며 이는 기업들이 IT 프로젝트를 수행함에 있어 관리적 함의를 제공할 것이다.
본 논문에서는 화자인식 성능 향상을 위해 음원에서 개선된 특징추출 방식과 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 벡터 스코어에 대한 가중치 추정을 사용하여 스코어 결합을 제안하였다. 제안한 특징 벡터는 Glottal Flow에서 무의미한 정보구간인 평탄한 스펙트럼 구간을 제거하기 위하여 저역통과 필터를 수행한 신호에서 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수, 왜도, 첨도를 추출하여 구성하였다. 제안한 특징 벡터는 종래의 음원에서 멜-주파수 캡스트럼 계수, 인지적 선형 예측 캡스트럼 계수를 추출하여 가우시안 혼합 모델로 모델링한 화자인식 시스템을 개선하기 위해 사용된다. 또한, 스코어 추정과정의 신뢰성을 높이기 위하여 기존의 스코어의 확률 분포를 사용하여 가중치를 추정하는 대신 제안한 특징 벡터에서 평가된 점수와 종래의 특징 벡터에서 평가된 점수에 대하여 최소 분류 오차 기법으로 가중치를 추정하여 스코어를 결합함으로써 최적의 화자를 찾는다. 실험 결과 제안한 특징 벡터가 화자를 인식하는데 유효한 정보를 포함하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 최소 분류 오차 기반의 다중 특징 파라미터 스코어를 결합하여 화자인식을 수행하였을 때, 종래의 화자인식 성능보다 더 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있으며, 특히 가우시안 혼합 모델이 낮을 때 더 높은 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 단일 마이크로폰의 음성 향상에 대한 새로운 기법을 제시했다. 일반적으로 널리 알려진 스펙트럼 차감법에 근거한 음성 향상 기술은 신호 대 잡음비에 따른 스펙트럼 이득으로 표현된다. 대표적인 Ephraim과 Malah의 decision-directed (DD) 추정치는 잡음 구간에서 효율적으로 뮤지컬 잡음을 제거하지만 음성 구간에서는 이전 프레임의 음성 스펙트럼 성분에 더 큰 비중을 두기 때문에 a priori SNR의 프레임 지연이 발생한다. 따라서 DD에 의해 추정된 a priori SNR이 적용된 잡음 제거 이득은 현재 프레임보다 이전 프레임에 영향을 받으므로 음성 전이 구간에서 잡음 제거 성능을 저하시킨다. 본 논문은 DD의 가중치 파라미터에 Sigmoid Type의 함수를 적용하여 계산적으로는 간단하지만 효과적인 음성 향상 알고리즘을 제안한다. 제안된 접근 방식은 DD의 주요 파라미터인 a priori SNR 지연의 문제점을 해결하면서 뮤지컬 잡음 제거에 우수한 DD의 이점은 유지한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 ITU-T P.862 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 와 Mean Opinion Score (MOS). 그리고 음성 스펙트로그램 (Spectrogram)에 의해 평가했고 기존의 DD의 고정된 가중치 파라미터를 사용했을 때 보다 향상된 결과를 나타내었다.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제8권1호
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pp.15-26
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2014
In order to study the capacities of a new occurrence of Brazilian clay samples as partial replacements of cement, a bentonite sample was selected for utilization in the natural and modified forms for present study. The natural bentonite (BBT) was modified by anchorament of 3-aminopropyltrietoxisilane ($BBT_{APS}$) and 3,2-aminoethylaminopropyltrimetoxisilane (BBTAEAPS) in the surface of component minerals of bentonite sample. The original and organo-bentonite samples were characterized by elemental analysis, scanning electron microscopic and textural analyses. The values of micropore area were varying from $7.2m^2g^{-1}$ for the BBT to $12.3m^2g^{-1}$ for the $BBT_{AEAPS}$. The bentonite samples were characterized by the main variable proportion of bentonite in the natural and intercalated forms (2, 5, 10, 15, 20, 25, 30, and 35 % by weight of cement) in the replacement mode whiles the amount of cementations material. The workability, density of fresh concrete, and absorption of water decreased as the substitution of ordinary Portland cement by perceptual of natural and modified bentonite increased. The results reveal that workability decreased with decrease of the amount of natural bentonite in the concrete, same behavior is observed for bentonite functionalized, varying from 49 to 28 mm. The energetic influence of the interaction of calcium nitrate in the structure of blends was determined through the calorimetric titration procedure.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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